Predição de propagação dos sinais de rádio LoRa em ambientes Urbanos e Rurais para aplicações de IoT

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Predição de propagação dos sinais de rádio LoRa em ambientes Urbanos e Rurais para aplicações de IoT

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Title: Predição de propagação dos sinais de rádio LoRa em ambientes Urbanos e Rurais para aplicações de IoT
Author: Corrêa, Pedro Arthur Viana Barreto
Abstract: Este trabalho visa avaliar o desempenho de modelos de predição da atenuação do sinal de rádio em ambientes urbano e rural, mediante uma análise comparativa dos modelos utilizados. A avaliação será conduzida com base em parâmetros estatísticos, tais como o coeficiente de determinação (R2 ) e o fator de atenuação específico de cada ambiente. Para alcançar este propósito, foi desenvolvido um aparato de medição composto por transmissor e receptor de rádio LoRa, utilizando placas ESP32 e placas RFM95W. A coleta de dados experimentais foi realizada por meio da medição da potência recebida entre os dispositivos em ambos os cenários. Essas medições servirão como fundamento para a elaboração de modelos matemáticos de previsão da atenuação do sinal e para a validação da eficácia dos mesmos. A adequação dos modelos foi avaliada com base no coeficiente de determinação (R2 ) e no cálculo do coeficiente de atenuação de percurso em cada ambiente. Os resultados apontaram que tanto o modelo de Okumura-Hata quanto o Log-Distância foram mais eficazes em locais onde as distâncias de transmissão eram maiores, sobretudo em zonas rurais, onde a distância máxima de propagação aproximou-se de 900 metros. Em contrapartida, a performance em ambientes urbanos mostrou-se limitada, com o raio de alcance reduzido a cerca de 200 metros devido a interferências, impactando negativamente a precisão dos modelos. O modelo de Okumura-Hata, no entanto, destacou-se por sua ligeira superioridade em relação ao Log-Distância, particularmente em áreas com maior distância de transmissão, alcançando um coeficiente de determinação (R2 ) de 0,9 em ambiente rural. Esta análise reitera a importância de adaptar a escolha do modelo de predição à natureza do ambiente de transmissão, considerando as distintas influências que ambientes urbanos e rurais exercem sobre a atenuação do sinal de rádio.This thesis aims to evaluate the performance of prediction models for radio signal attenua tion in urban and rural environments, through a comparative analysis of the models used. The evaluation will be conducted based on statistical parameters, such as the coefficient of determination (R2 ) and the specific attenuation factor of each environment. To achieve this purpose, a measurement apparatus consisting of a LoRa radio transmitter and receiver was developed, using ESP32 boards and RFM95W boards. The collection of experimental data was carried out through the measurement of the received power between the devi ces in both scenarios. These measurements will serve as the basis for the development of mathematical models for predicting signal attenuation and for validating their effectiveness. The suitability of the models was assessed based on the coefficient of determination (R2 ) and the calculation of the path attenuation coefficient in each environment. The results indicated that both the Okumura-Hata and the Log-Distance models were more effective in locations where the transmission distances were greater, especially in rural areas, where the maximum propagation distance approached 900 meters. In contrast, performance in urban environments was limited, with the range reduced to about 200 meters due to interferences, negatively impacting the models’ accuracy. However, the Okumura-Hata model stood out for its slight superiority over the Log-Distance model, particularly in areas with longer transmission distances, achieving a determination coefficient (R2 ) of 0.9 in a rural setting. This analysis reiterates the importance of tailoring the choice of prediction model to the nature of the transmission environment, considering the different influences that urban and rural environments have on radio signal attenuation.
Description: TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Campus Blumenau, Engenharia de Controle e Automação.
URI: https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/254233
Date: 2024-02-02


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